電子工作の知識ゼロだった私が、AIと一緒にイチゴの自動灌水装置を作ることにした

画面には、同じような数字が並んでいた。

「112」「114」「113」「115」……

目の前にあるのは、コップに入った水。

土壌水分センサーの動作確認を、私はコップの水で行っていました。今思えば、土壌用のセンサーなのだから土で試すべきだったのですが、当時はそんなことにも気づいていませんでした。実際に土に刺して試したのは、装置がほぼ完成した一番最後のことです。

話を戻します。

センサーをコップの水にどっぷり浸ける。「112」「115」。
一度抜いて、空気中に置く。それでも「113」「114」。

濡れていても、乾いていても、ほとんど同じ数字。

壊れているのか。
自分で設計した基板がおかしいのか。
それとも、モジュールとの接続に問題があるのか。

電子工作の知識がほとんどない自分には、何から疑えばいいのかすら分かりませんでした。

唯一の相棒は、ChatGPTでした。

「センサーとモジュールを基板から外して、ESP32に直接つないでみてください」

言われた通りにやってみると、

「空気中4095、水中2000〜2100」

今度は、ちゃんと動きました。

—— つまり、センサーは無罪。

疑いは、自分が設計した基板に移りました。

これは、そんな「素人とAI」が、一つ一つ原因を切り分けながら自動灌水装置を作っていった記録の、始まりの話です。

なぜ自動灌水装置を作ろうと思ったのか

ここで、少し時間を巻き戻したいと思います。

そもそも、なぜ私は自動灌水装置を作ろうと思ったのか。話はもっと単純なところから始まります。

我が家では、イチゴを育てています。

きっかけは、YouTubeで見かけた「イチゴの実から種を取って苗を育てる」動画でした。興味本位で真似してみたら、本当に苗ができてしまい、そこから伸びるランナー(つる状の茎)で、どんどん増えていきました。気がつけば、3株ずつ植えたプランターが10個ほど。

植物を育てていると、地味に面倒なのが水やりです。毎日ちゃんとやればいいと分かっているのに、仕事や外出、休日の予定に追われて、うっかり忘れることがあります。プランターが10個ともなると、毎日の水やりは一大事業でした。

「植物が自分で水を飲んでくれたらいいのに」

そんなことを考えたのが、始まりでした。もちろん植物が自分で水を飲むわけはないので、

植物が乾いたときに、自動で水をやってくれる装置を作ればいい。

そう考えました。仕組みとしてはとても単純です。

土が乾いたことをセンサーで調べる。
乾いていたらポンプを動かす。
水をやる。
十分に湿ったらポンプを止める。

これだけ。少なくとも、そのときの私はそう思っていました。

ただ、正直に書いておくと、私は電子工作の専門家ではありません。プログラミングも自由自在にできたわけではなく、「ESP32って何?」というところからのスタートでした。

ChatGPTに、最初の質問をしてみた

それでも、「今はAIに聞けば教えてもらえるんじゃないか」と思い、ChatGPTに相談してみることにしました。

最初の質問は、「植物の自動灌水装置を作りたい」という、ごく簡単なものでした。すると、必要になりそうな部品と、全体の仕組みを説明してくれました。

ESP32、土壌水分センサー、ポンプ、リレー、電源、ホース、そして水を入れておくタンク。

一つずつ説明を読んでいくと、「なるほど、これなら作れるかもしれない」と思えてきます。

ただし、説明を読んで分かった気になっているだけで、自分では何も作っていません。実際に部品を手にすると、分からないことばかりでした。

「この線はどこにつなぐの?」
「AOって何?」
「このセンサーは本当にこれでいいの?」

そのたびにAIに聞き、教えてもらったことを一つずつ試していきました。

最初の小さな成功

そして、最初の小さな成功がありました。センサーをESP32につなぎ、値を読み取るプログラムを書いてもらい、シリアルモニターを開くと、数字が表示されました。

まだ自動灌水装置にはなっていません。センサーから数字を読み取っただけです。それでも、「自分が触ったセンサーの情報が、数字になってコンピューターに入ってきた」というのは、素直に嬉しいものでした。

このときは、この後何度もその数字に悩まされることになるとは、思ってもいませんでした。

順調に思えたのは、ここまででした。
ここから、想像していなかった壁にぶつかることになります。